Acerca de: -Participar en el análisis, procesamiento y visualización de datos mediante técnicas estadísticas, programación y modelos básicos de machine learning, para apoyar la toma de decisiones del
negocio y generar valor a partir de la información, bajo la guía de perfiles más experimentados.

Recolección y limpieza de datos: Extraer datos de distintas fuentes y prepararlos para el análisis, eliminando errores o inconsistencias.
-Análisis exploratorio: Explorar y visualizar los datos para identificar patrones, tendencias y relaciones principal.
-Apoyo en el modelado predictivo: Implementar modelos básicos de machine learning y evaluar su rendimiento con métricas adecuadas.
-Automatización de tareas: Desarrollar scripts y pequeños pipelines para automatizar procesos de análisis y limpieza de datos.
-Visualización y comunicación: Crear gráficos, dashboards e informes para presentar resultados de manera clara a otros equipos.
-Aprendizaje y colaboración:



Trabajar junto a perfiles más experimentados y mejorar habilidades técnicas mediante práctica y formación continua.
-Recolección y extracción de datos: Conectar con fuentes de datos (APIs, bases de datos, archivos planos, etc.) para extraer información.
-Transformación y limpieza de datos (ETL): Participar en el diseño y desarrollo de pipelines ETL/ELT (Extract, Transform, Load).
-Limpiar, estructurar y formatear los datos para su uso en análisis o modelos.
-Colaboración con científicos de datos y analistas: Proveer datos limpios y organizados para análisis y modelado. Limpieza y manipulación de datos: Tratamiento de nulos, outliers, transformación de variables
-Educación: 2 años de experiencia en funciones similares de análisis de datos e ingeniería de datos.

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-Útiles escolares
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📌 Experto/a en Datos (México)
🏢 COPPEL
📍 México